课程介绍
医学数据分析课程旨在一步一步展示如何从零开始运用统计学方法与数据分析工具，对医学研究、临床诊疗及公共卫生领域的各类数据进行规范化分析与解读。值得注意的是，本课程不仅支持模拟数据集的实操练习（如 R 语言内置医学数据集、Python 公开医疗数据集等），还支持在真实临床科研数据、公共卫生监测数据平台上开展实战分析。
目标与步骤
本课程以医学研究的实际需求为导向，以统计学基础与主流数据分析工具为技术支撑，根据医学数据从简单到复杂的类型特征，按数据分析的逻辑脉络，逐步讲解如何设计实现能满足 “从基础描述到深度挖掘” 研究需求的多个医学数据分析方案。并且在设计实现分析方案的过程中，逐步解析医学数据分析的各类方法、原理与应用场景的知识点，做到有 “理” 可循和有 “例” 可练，最终让学习者通过医学数据分析的设计与实操来深入地掌握医学数据分析的核心方法与应用逻辑。第零章是对医学数据分析的一个概述，让学习者对医学数据分析的发展、定义、应用领域等概念上有一个大致的了解。后面的每个章节体现了医学数据分析的一个进阶发展过程，即从对数据类型由简到繁的分析支持角度出发，每章会讲解如何设计一个可落地的医学数据分析方案，满足医学研究的阶段性需求。从而学习者可以通过配套的医学数据分析实操实验，了解如何从一个基础的医学数据描述分析，根据研究需求，添加或优化分析方法与模型，逐步形成一个适配专业医学研究的完整数据分析方案。每一步都小到足以让人感觉到易于掌控，而在每一步结束时，你都能完成一个适配不同医学研究场景的数据分析方案并实现结果的科学解读。
相关资料：
开源学习手册：
医学数据分析核心方法与实操指南
学习资源与实操仓库：https://github.com/therealsreehari/Learn-Datascience-for-Free#5_-expressions
课程主要特色
循序渐进：根据课程目标及课程内容，设计增量式分析实验，以医学基础统计方法为核心，让学生从最基本的医学数据清洗整理功能，逐步扩充分析方法与模型，最终完成一套完整的医学数据全流程分析方案。
实验结果评判全自动化：实践过程中的每个分析实验都可自动评判，并基于专业数据分析在线实验环境与自动评测系统，学生可随时随地开展课程实践并能及时获取分析结果反馈，这有利于激励学生完成整个分析项目，同时为授课老师、助教实现精细化过程管理和辅导提供有力支持。
实验手册久经考验：实验指导手册从确定初稿至今已历经多轮教学打磨，期间课程团队中多位授课老师、行业资深分析师、学生不断整理、修订，对数据分析过程的每一步都有完整、详细的指导。实践结果表明该手册已成为学生课后独立完成本实验课程的绝佳伴侣。
授课目标
实践医学数据分析课程原理 → 填补医学统计理论与数据分析实操的鸿沟，增强学生对医学数据进行规范化分析与科学解读的能力；
建立核心课程之间联系 → 医学数据分析课程设计与医学统计学、临床医学、公共卫生学等课程衔接。
